Test-retest measurement properties of the MScanFit method for motor unit number estimation in individuals with Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: MScanFit is one of the Motor Unit Number Estimation (MUNE) methods considered as a potential biomarker for Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) diagnosis and clinical trials. We investigated the test-retest measurement properties of MScanFit across multiple muscles in individuals with ALS. METHODS: We recorded MUNE from Abductor Pollicis Brevis (APB), Abductor Digiti Minimi (ADM), and Tibialis Anterior (TA) muscles in seventeen adults with ALS separated by 1-2 weeks. Intraclass correlation and concordance correlation coefficients provided reliability estimates. Overall agreement was evaluated using pairedt-tests or the Wilcoxon signed-rank test and an estimation statistical approach. The standard error of measurement and the smallest detectable change provided the extent of agreement. RESULTS: The reliability coefficients ranged from 0.66 to 0.91. The measurement error was high (standard error of measurement > 10 %). The smallest detectable change was high (24-61 units) at an individual level, although smaller (∼10 units) at a group level (N = 10-30) CONCLUSION: MScanFit has moderate-to-excellent reliability and can reliably detect smaller changes at a group level, but is limited in reliably detecting smaller changes at an individual level. SIGNIFICANCE: The MScanFit MUNE can potentially serve as a group-level biomarker in ALS clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».